Análisis de Sentimiento Basado en Aspectos (ABSA) aplicado a reseñas de restaurantes: Un estudio con modelos Transformer en Dianping
El presente trabajo explora la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA) sobre reseñas textuales de restaurantes, con especial foco en la plataforma Dianping. Para ello, se utilizó un pipeline que integra modelos de lenguaje basados en Transformer (BERT y...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/122723 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/122723 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 004.6 366:159.9.019.43 NLP Análisis de sentimiento ABSA Transformer Reseñas online Dianping Satisfacción del cliente Sentiment analysis Online reviews Customer satisfaction Estadística aplicada Estadísticas e indicadores sociales Investigación social 1209 Estadística 6302.04 Métodos de Investigación Social |
| Sumario: | El presente trabajo explora la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA) sobre reseñas textuales de restaurantes, con especial foco en la plataforma Dianping. Para ello, se utilizó un pipeline que integra modelos de lenguaje basados en Transformer (BERT y DeBERTa), permitiendo analizar tanto la polaridad global como la percepción detallada en aspectos clave como sabor, servicio y ambiente. Los resultados revelan una tendencia general positiva en la mayoría de las reseñas, con más del 90 % de opiniones favorables detectadas automáticamente. Sin embargo, la comparación con las puntuaciones explícitas mostró discrepancias importantes, especialmente en las categorías neutra y negativa. Además, el análisis ABSA permitió identificar correlaciones significativas entre los scores numéricos y los sentimientos inferidos, destacando el servicio como el aspecto con mayor coherencia. El estudio demuestra el valor añadido de ABSA y modelos Transformer para captar matices que no siempre son evidentes en las valoraciones numéricas, ofreciendo una herramienta poderosa para comprender mejor la satisfacción del cliente en el sector gastronómico. |
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